2020-04-02

Development of a four-gene prognostic model for pancreatic cancer based on transcriptome dysregulation

数据库 GSE32676、GSE16515、GSE71989、GSE41368、GSE15471、GSE28735和GSE62452

GSE32676：对人胰腺癌（PDAC）进行综合分析，以确定预后相关基因及其相关途径。 在25例早期PDAC中进行了DNA拷贝数、mRNA和micro-RNA（miRNA）表达的全基因组一致性生存分析，总体设计 选择42例PDAC肿瘤和7例非恶性胰腺标本，在手术时进行快速冷冻。每一个具有代表性的H&E切片都由一位执业的胃肠道病理学家进行评估，以确认诊断并确定恶性细胞的相对百分比。选择肿瘤细胞含量大于30%的样本进行最终多平台分析（N=25）。按照制造商的说明，在Affymetrix HGU133上加上2个阵列对人体胰腺样本进行了分析。

GSE16515：我们用微阵列技术检测了FKBP5基因在胰腺癌和正常胰腺组织中的表达差异，正常胰腺组织中FKBP5的表达高于胰腺癌组织。本实验包括36例肿瘤标本和16例正常标本，共52例。16个样本包含肿瘤和正常表达数据，而20个样本仅包含肿瘤数据。

GSE71989：8例正常胰腺组织和14例PDAC组织的表达谱分析。数据由Affymetrix数组生成。结果提供了正常组织和肿瘤组织中超过50000个基因的全球分布，并比较了正常组和肿瘤组之间差异表达的基因。

GSE41368：miRNAs与PDAC肿瘤的发生有关，但只有少数生物学相关的基因靶点被发现。 在这里，我们证明三个mirna（miR-21、miR-23a和miR-27a）协同作用于多种肿瘤抑制基因的协同抑制，我们实验验证了PDCD4、BTG2和NEDD4L。 这三种miRNA的协同抑制作用比单独抑制oncomiR-21更能抑制PDAC在小鼠模型中的生长。 总体设计 术中取正常胰腺（n=6）或胰腺导管腺癌（PDAC；n=6）标本，置于RNA稳定液中，保持-80至需要。

GSE15471：应用Affymetrix U133+2.0全基因组芯片对36例胰腺导管腺癌组织和临床研究所胰腺癌患者正常胰腺组织进行表达分析。 总体设计 对36例胰腺癌患者手术时取正常胰腺和肿瘤组织标本。在Affymetrix U133+2.0全基因组芯片上分析基因表达。我们对36对正常肿瘤样本中的3对进行了复制微阵列杂交，以测量技术测量误差。我们总共进行了78次基因芯片杂交。由于其中一个样本不符合质量控制要求，患者样本对被排除在进一步分析之外。微阵列数据随后使用RMA算法进行标准化。

GSE28735：为了确定具有预后意义的生物学相关肿瘤标志物，我们对PDAC患者肿瘤及邻近非肿瘤组织的基因表达谱进行了分析。 我们比较了45对匹配的胰腺肿瘤和邻近的非肿瘤组织的基因表达谱。该数据集用于获得差异表达的基因，并与存活率相关。选择51个基因进行进一步验证。共分析90份样品。我们利用Affymetrix基因芯片人类基因1.0st阵列比较了45对胰腺肿瘤及邻近非肿瘤组织的基因表达谱。肿瘤基因表达谱与非肿瘤基因表达谱有明显差异。利用Partek®的方差分析，发现7352个独立基因在肿瘤中有差异表达（P<0.01）。接下来进行Cox回归分析，确定928个与生存率相关的差异表达基因（P<0.1）。然后，利用巧妙路径分析（IPA）对基因列表进行路径和生物标记物分析。根据支持它们在癌症中作用的文献，选择了51个基因进行进一步分析。

GSE62452：胰腺导管腺癌69例及61例癌旁组织基因表达谱分析 ，为了鉴定与肿瘤生物学相关的标记物，我们分析了PDAC患者肿瘤及邻近非肿瘤组织的基因表达谱。我们比较了qRT-PCR检测的MIF高表达和MIF低表达肿瘤的基因表达谱。Affymetrix基因表达分析分为两组。样本号1-90的Affymetrix数据早先由我们作为地理登录提交：GSE28735。我们利用Affymetrix基因芯片人类基因1.0st阵列比较了69例胰腺肿瘤和邻近非肿瘤组织的基因表达谱，以确定MIF信号相关的microRNA靶点。利用Partek，我们进行了方差分析和Cox回归分析，以确定与生存相关的差异表达基因。然后，利用巧妙路径分析（IPA）对基因列表进行路径和生物标记物分析。

实验结果

多组胰腺癌微阵列数据的联合分析

TCGA和GTEx-RNA序列数据集的联合分析

542个基因在不同平台上一致差异表达的鉴定

转录组失调与胰腺癌患者的总体生存率有关

胰腺癌预后模型的建立

基于四基因特征的TCGA训练和自我验证队列分层

四基因预测模型在独立队列中是可靠的